Olá, Tamy. Como vai?
É excelente ver sua dedicação em compartilhar o progresso dos seus estudos na trilha de Especialista IA. Resolver desafios práticos no Google Colab é uma das melhores formas de consolidar o conhecimento em Python para Dados, especialmente em temas fundamentais como coleta, amostragem e operadores.
Analisei a estrutura do seu caderno e os tópicos abordados. Para enriquecer ainda mais suas respostas sobre Coleta e amostragem de dados e Calculadora com operadores, deixo algumas sugestões técnicas:
- Entrada de Dados: Ao criar calculadoras, lembre-se de converter o retorno da função
input() para int ou float, pois por padrão o Python lê as entradas como texto (string). - Tratamento de Erros: Em operações de divisão, é uma boa prática adicionar uma verificação (usando
if) para garantir que o denominador não seja zero, evitando que o programa pare de funcionar. - Boas Práticas de Amostragem: Na parte de dados, certifique-se de que a amostragem seja representativa, utilizando bibliotecas como a Pandas ou a NumPy para facilitar manipulações futuras.
Exemplo simples de uma operação robusta em Python:
try:
num1 = float(input("Digite o primeiro número: "))
num2 = float(input("Digite o segundo número: "))
divisao = num1 / num2
print(f"O resultado da divisão é: {divisao}")
except ZeroDivisionError:
print("Erro: Não é possível dividir por zero.")
except ValueError:
print("Erro: Por favor, digite apenas números.")
Parabéns pelo empenho e por manter seu código organizado no Colab! Continue compartilhando sua evolução com a comunidade.
Espero que possa ter lhe ajudado!